Enhancing Teacher Professionalism: A Study of Factor Affecting Self-Development Among Thai Private School Teacher Using MMR Approach
Notice bibliographique
Résumé
Amid rapid social change, teacher self-development has become essential. High-quality teaching, exemplary behavior, and professional responsibilities play a crucial role in enhancing student learning. This study aimed to analyze the causal factors influencing self-development needs according to professional teaching standards in private schools and to explore effective self-development approaches.A mixed-methods research design with a FOLLOW-UP Explanatory Sequential Design was employed. The sample comprised 412 private school teachers in Thailand, selected through two-stage random sampling, along with nine key informants. Data were collected using a questionnaire and interview guidelines, and analyzed with LISREL 8.72 and content analysis.The findings indicated that the causal model of self-development needs aligned with empirical data, with attitudinal factors (MIND) exerting the strongest direct influence (0.710). Regarding self-development approaches, teachers should be encouraged to recognize the importance of change, adopt school-based development, follow the PDCR cycle, and implement Professional Learning Communities (PLC). Case studies should support teachers in designing development strategies focused on student reinforcement, managing classrooms in both online and on-site settings, and fostering teacher-parent collaboration. Additionally, both online and offline technologies should be utilized for training to enhance technological proficiency. This study provides essential insights into the self-development needs of private school teachers, highlighting key influencing factors and strategies to support their professional growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».